本文探讨了基于深度学习的代理模型在地下水流和水文预测中的应用，结合物理约束与机器学习的方法，显著提高了预测准确性并减少了不确定性，推动了水资源管理的可持续发展。HydroPML平台的推出增强了机器学习的可解释性，为数字水循环的实现奠定了基础。

本文研究了多种深度学习模型在水文预测中的应用，结果表明Temporal Fusion Transformer (TFT)模型优于传统的LSTM和Transformer模型。此外，基于图卷积和注意机制的模型在水量预测中表现出显著优势，结合气象因素的预测模型在水位预测中效果更佳，强调了气象与水文因素的重要性。